В ходе исследований рассматривалось влияние различных чисел положительных и отрицательных примеров на машинное обучение для прогнозирования дефектов кристаллов сапфира.
Кстати, методы машинного обучения становятся все более популярными для ускорения разработки новых материалов путем прогнозирования свойств материалов. Минимизация различных дефектов кристаллической структуры чрезвычайно важна для совершенствования и развития современных технологий искусственного роста кристаллов сапфира.
В настоящее время существует целый ряд различных исследований свойств и дефектов кристаллической структуры (рентгеновские, оптические методы, атомно-силовая микроскопия и др.). Однако сами по себе эксперименты не позволяют оценить, как параметры получения кристаллов влияют на их свойства. Для выполнения поставленных целей исследования необходимо оценить соотношение многочисленных компонентов и найти их оптимальные сочетания для оптимизации показателей роста промышленного кристалла.
В своей статье в международном научном издании ученые подробно описывают все этапы исследования, а также возможность использования метода в промышленном получении искусственных кристалов сапфира. Согласно публикации, теоретические и экспериментальные исследования проводились с ростом кристаллов по методу Киропулоса. Метод Киропулоса применяется для промышленного получения кристаллов сапфира диаметром 300 мм и более. 
Эксперты отмечают, что совокупность экспериментальных исследований роста кристаллов сапфира методом Кирополя и методы машинного обучения позволяют находить зависимости уровня дефектов во времени и могут уменьшить количество неудачных попыток. Количество и разнообразие дефектов в кристаллах описывается стохастическими функциями, которые зависят от различных технологических параметров, таких как конструктивные особенности печи, температура в различных областях печи и ее изменение во времени и др.
Как сообщается в статье, разработанное программное обеспечение является универсальным инструментом для изучения влияния параметров роста кристаллов на качество кристаллов сапфира. Он может быть широко использован для оценки и прогнозирования дефектов растущих кристаллов. 
Различные методы машинного обучения позволяют находить оптимальные условия для получения монокристаллов сапфира с различной эффективностью. 
Промышленное применение таких методов позволит повысить уровень автоматизации производства кристаллов с заранее заданным сочетанием свойств, что может иметь важное значение для конкретного применения в микроэлектронике и наноэлектронике. Решение этих научно-технических задач предполагает использование информационных технологий в производстве кристаллов на качественно новом уровне. 
Монокристаллы сапфира находят широкое применение в микроэлектронике, оптике и электронной технике. Их можно использовать как субстраты для интегральных схем с высокоомным к радиации и жаре совмещенной с потреблением низкой мощности. Дефекты, образующиеся в кристалле, являются одним из ключевых факторов, влияющих на свойства вырезанных из них подложек и возможности их применения в микроэлектронике и оптоэлектронике.